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2025년 3월 12일 (수)

2025년 3월 11일 (화)

  • 22:452025년 3월 11일 (화) 22:45 차이 역사 +34‎ 새글 자율컴퓨팅 ‎ 자율 컴퓨팅 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
  • 22:432025년 3월 11일 (화) 22:43 차이 역사 +4,512‎ 새글 아파치 스파크 변환 ‎ 새 문서: 아파치 스파크(Apache Spark)에서 변환(Transformation)은 기존 RDD(Resilient Distributed Dataset)에서 새로운 RDD를 생성하는 연산을 의미한다. 변환 연산은 '''지연 실행(lazy evaluation)'''을 기반으로 동작하며, 액션이 호출될 때까지 실행되지 않는다. ==변환(Transformation)의 특징== *'''Lazy Evaluation(지연 실행)''' - 변환 연산은 즉시 실행되지 않고, 후속 액션이 호출될 때 실행된다. *'''Immuta... 최신 태그: 시각 편집
  • 22:192025년 3월 11일 (화) 22:19 차이 역사 +4,119‎ 새글 아파치 스파크 연산 ‎ 새 문서: 아파치 스파크(Apache Spark)는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 다양한 연산(Transformation 및 Action)을 제공한다. 스파크 연산은 크게 '''변환(Transformation)'''과 '''액션(Action)'''으로 나뉘며, 이들을 활용하여 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. ==연산의 종류== 아파치 스파크의 연산은 크게 두 가지로 나뉜다. *'''Transformation(변환)''' - 기존 RDD(Resilient D... 최신 태그: 시각 편집
  • 15:112025년 3월 11일 (화) 15:11 차이 역사 +5,034‎ 새글 아파치 스파크 DAG 스케줄러 ‎ 새 문서: '''아파치 스파크 DAG 스케줄러'''(Apache Spark DAG Scheduler)는 스파크에서 연산을 최적화하고 실행 단계를 관리하는 핵심 컴포넌트로, '''DAG(Directed Acyclic Graph, 방향 비순환 그래프)'''를 기반으로 작업을 스테이지(Stage)와 태스크(Task)로 나누어 스케줄링한다. ==개요== 스파크에서 실행되는 모든 작업(Job)은 DAG로 변환되며, DAG 스케줄러는 이 그래프를 기반으로 실행 단계를 최... 최신 태그: 시각 편집
  • 12:372025년 3월 11일 (화) 12:37 차이 역사 +549‎ 새글 지수 법칙 ‎ 새 문서: * '''곱셈 법칙''': ** aᵐ × aⁿ = aᵐ⁺ⁿ * '''나눗셈 법칙''': ** aᵐ ÷ aⁿ = aᵐ⁻ⁿ (단, a ≠ 0) * '''거듭제곱 법칙''': ** (aᵐ)ⁿ = aᵐⁿ * '''곱의 거듭제곱 법칙''': ** (a × b)ⁿ = aⁿ × bⁿ * '''나눗셈의 거듭제곱 법칙''': ** (a ÷ b)ⁿ = aⁿ ÷ bⁿ (단, b ≠ 0) * '''지수가 0일 때''': ** a⁰ = 1 (단, a ≠ 0) * '''지수가 음수일 때''': ** a⁻ⁿ = 1 / aⁿ (단, a ≠ 0) * '''분수 지수 법칙''':... 최신 태그: 시각 편집
  • 12:182025년 3월 11일 (화) 12:18 차이 역사 +34‎ 새글 로그 법칙 ‎ 로그의 성질 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
  • 01:032025년 3월 11일 (화) 01:03 차이 역사 +4,587‎ 새글 아파치 스파크 캐싱 ‎ 새 문서: '''아파치 스파크 캐싱'''(Apache Spark Caching)은 '''RDD(Resilient Distributed Dataset)''' 또는 '''데이터프레임(DataFrame)'''을 메모리에 저장하여 반복적인 연산 시 성능을 향상시키는 기법이다. 스파크는 기본적으로 '''지연 실행(Lazy Evaluation)'''을 사용하므로, 동일한 데이터를 여러 번 사용할 경우 캐싱을 통해 중복 연산을 방지할 수 있다. ==개요== 스파크에서 RDD나 데이터프레임을... 최신 태그: 시각 편집
  • 00:592025년 3월 11일 (화) 00:59 차이 역사 +4,521‎ 새글 아파치 스파크 RDD 파티셔닝 ‎ 새 문서: '''아파치 스파크 RDD 파티셔닝'''(Apache Spark RDD Partitioning)은 '''RDD(Resilient Distributed Dataset)'''의 데이터를 여러 개의 파티션으로 나누어 분산 처리하는 기법이다. 스파크는 파티셔닝을 통해 데이터의 병렬 처리를 최적화하고, 클러스터의 리소스를 효과적으로 활용할 수 있도록 한다. ==개요== 스파크의 RDD는 기본적으로 여러 개의 파티션으로 분할되어 있으며, 각 파티션... 태그: 시각 편집
  • 00:552025년 3월 11일 (화) 00:55 차이 역사 +3,533‎ 새글 자율 시스템 ‎ 새 문서: '''자율 시스템'''(Autonomous System, AS)은 인터넷을 구성하는 독립적인 네트워크들의 집합으로, 하나 이상의 '''라우팅 정책(Routing Policy)'''을 공유하며 단일 행정 기관에 의해 관리된다. AS는 인터넷의 기본적인 구성 단위로서, 각각의 AS는 고유한 '''ASN(Autonomous System Number)'''을 갖는다. ==개요== 인터넷은 여러 개의 자율 시스템(AS)으로 구성되며, 각 AS는 자체적인 라우팅 정... 최신 태그: 시각 편집
  • 00:542025년 3월 11일 (화) 00:54 차이 역사 +4,675‎ 새글 자율 컴퓨팅 ‎ 새 문서: '''자율 컴퓨팅'''(Autonomic Computing)은 '''인간의 개입 없이 시스템이 스스로 운영, 관리, 최적화, 복구 및 보호할 수 있도록 설계된 컴퓨팅 패러다임'''이다. IBM이 2001년에 처음 개념을 제안했으며, 복잡한 IT 시스템을 자동으로 조정하고 유지하는 것을 목표로 한다. ==개요== 자율 컴퓨팅은 인간 운영자의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로 문제를 감지하고 해결할 수... 최신 태그: 시각 편집

2025년 3월 10일 (월)

2025년 3월 9일 (일)

  • 11:192025년 3월 9일 (일) 11:19 차이 역사 +39‎ 허프만 코딩 ‎편집 요약 없음 태그: 시각 편집
  • 11:182025년 3월 9일 (일) 11:18 차이 역사 +4,658‎ 새글 허프만 코딩 ‎ 새 문서: '''허프만 코딩'''(Huffman Coding)은 '''데이터 압축'''에서 사용되는 무손실 압축 알고리즘 중 하나로, '''변장 길이 부호(Variable-Length Code)'''를 이용하여 빈도수가 높은 문자에는 짧은 코드, 빈도수가 낮은 문자에는 긴 코드를 할당하는 방식이다. '''그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)'''을 기반으로 최적의 접두사 코드(Prefix Code)를 생성한다. ==개요== 허프만 코딩은 주어진 문자... 태그: 시각 편집
  • 11:162025년 3월 9일 (일) 11:16 차이 역사 +5,516‎ 새글 그리디 알고리즘 ‎ 새 문서: '''그리디 알고리즘'''(Greedy Algorithm)은 '''현재 단계에서 최적이라고 생각되는 선택을 반복하여 전체 문제의 최적해를 구하는 알고리즘'''이다. 탐욕적 기법을 사용하여 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 있지만, 항상 최적해를 보장하지는 않는다. ==개요== 그리디 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진 문제에 적합하다. *'''탐욕적 선택 속성(Greedy Choice Property)''' **현재... 최신 태그: 시각 편집
  • 11:122025년 3월 9일 (일) 11:12 차이 역사 +4,944‎ 새글 배낭 문제 ‎ 새 문서: '''배낭 문제'''(Knapsack Problem)는 주어진 용량을 초과하지 않으면서 최대 가치를 얻을 수 있도록 아이템을 선택하는 최적화 문제이다. 이 문제는 '''NP-완전 문제'''로 알려져 있으며, 동적 계획법(Dynamic Programming)과 그리디 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있다. ==문제 정의== 배낭 문제는 다음과 같이 정의할 수 있다. *'''입력''' **n개의 아이템이 있... 최신 태그: 시각 편집
  • 11:102025년 3월 9일 (일) 11:10 차이 역사 +4,262‎ 새글 테뷸레이션 ‎ 새 문서: '''테뷸레이션'''(Tabulation)은 '''동적 계획법(Dynamic Programming, DP)'''의 한 기법으로, '''하위 문제를 모두 해결한 후, 이를 조합하여 최적해를 구하는 방법'''이다. '''Bottom-Up 방식'''을 사용하며, 일반적으로 반복문을 이용하여 DP 테이블을 채운다. ==개요== 테뷸레이션은 다음과 같은 속성을 가진 문제에서 유용하다. *'''최적 부분 구조(Optimal Substructure)''' **부분 문제의 최적... 최신 태그: 시각 편집
  • 11:092025년 3월 9일 (일) 11:09 차이 역사 +4,131‎ 새글 메모이제이션 ‎ 새 문서: '''메모이제이션'''(Memoization)은 중복되는 연산을 피하기 위해 이전에 계산한 값을 저장하고, 필요할 때 이를 다시 사용하는 '''동적 계획법(Dynamic Programming, DP)''' 기법 중 하나이다. '''Top-Down 방식'''의 동적 계획법에서 주로 사용되며, '''재귀 호출'''을 최적화하는 데 유용하다. ==개요== 메모이제이션은 '''중복 부분 문제(Overlapping Subproblems)'''가 존재하는 경우 효과적으... 태그: 시각 편집
  • 08:302025년 3월 9일 (일) 08:30 차이 역사 +3,927‎ 새글 동적 계획법 ‎ 새 문서: '''동적 계획법'''(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 작은 하위 문제(subproblem)로 나누어 해결하고, 그 결과를 저장하여 중복 계산을 피하는 최적화 기법이다. '''메모이제이션(Memoization)''' 또는 '''상향식 접근법(Bottom-up)'''을 사용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있다. ==개요== 동적 계획법은 다음 두 가지 속성을 가진 문제를 해결하는 데 적합하다. *'''최적 부분 구조(Op... 최신 태그: 시각 편집
  • 08:292025년 3월 9일 (일) 08:29 차이 역사 +3,920‎ 새글 헬드-카프 알고리즘 ‎ 새 문서: '''헬드-카프 알고리즘'''(Held-Karp Algorithm)은 동적 계획법(Dynamic Programming, DP)을 활용하여 '''여행하는 외판원 문제(TSP, Traveling Salesman Problem)'''를 해결하는 최적화 기법이다. 일반적으로 TSP 문제는 지수적 시간 복잡도를 가지지만, 헬드-카프 알고리즘을 사용하면 '''O(2ⁿ * n²)'''의 시간 복잡도로 해결할 수 있다. ==개요== *TSP 문제는 주어진 도시들을 한 번씩 방문하고 다... 최신 태그: 시각 편집
  • 08:202025년 3월 9일 (일) 08:20 차이 역사 +4,262‎ 새글 NP-완전 문제 ‎ 새 문서: '''NP-완전 문제'''(NP-Complete Problem)는 계산 복잡도 이론에서 '''NP(Non-deterministic Polynomial time)''' 클래스에 속하면서, 동시에 '''NP-난해(NP-Hard)'''한 문제를 의미한다. NP-완전 문제는 "어떤 문제의 답이 주어졌을 때, 다항 시간 안에 검증할 수 있지만, 최적해를 찾는 것은 어려운 문제"를 말한다. ==개요== NP-완전 문제는 '''다항 시간 내에 해결 가능한 알고리즘이 존재하는지... 최신 태그: 시각 편집

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